传感器与检测技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:285

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出版时间:2009-1

价格:29.00元

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isbn号码:9787307068421

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• 传感器
• 检测技术
• 仪器仪表
• 电子技术
• 自动化
• 测量
• 工业控制
• 信号处理
• 物联网
• 智能硬件

深度解析：现代社会中的信息感知与智能决策 本书是一本旨在探讨现代社会如何通过各种技术手段捕捉、理解并利用海量信息的综合性读物。我们生活在一个信息爆炸的时代，从日常生活到尖端科技，无处不存在着信息采集与处理的痕迹。本书将带领读者深入了解这些信息如何被感知、转化，以及最终如何驱动着我们周围世界的智能化进程。 第一部分：感官的延伸——信息采集的基石 我们首先从人类自身感官的延伸出发，探讨各种传感器在信息采集中的核心作用。本书将详细介绍不同类型传感器的基本原理、工作机制以及广泛的应用领域。 物理量传感器： 温度传感器： 从经典的电阻温度计（RTD）和热电偶，到新兴的红外测温技术和光纤传感器，我们将解析它们如何精确捕捉热能的变化，并广泛应用于环境监测、工业过程控制、医疗诊断等领域。 压力传感器： 涵盖了电阻式、压电式、电容式以及MEMS传感器等多种类型，分析它们在监测流体压力、气体压力以及结构应力等方面的关键作用，例如在汽车制动系统、航空航天、气象观测等场景。 力传感器（载荷传感器）： 深入探讨应变片式、压电式、液压式等传感器的结构与特性，理解它们如何精确测量拉力、压力、扭矩等，在衡器、机器人末端执行器、工业自动化生产线上发挥不可替代的作用。 位移与速度传感器： 包括电感式、电容式、光学编码器、霍尔效应传感器以及激光测距传感器等，解析它们如何感知物体的线性或角向位置、运动速度，在自动化设备、精密测量、安防监控等领域至关重要。 流量传感器： 介绍涡轮流量计、电磁流量计、超声波流量计、质量流量计等，分析它们在液体、气体流量测量中的原理与优劣，是能源管理、环境保护、化工生产等行业的核心设备。 化学量传感器： 气体传感器： 深入研究半导体式、电化学式、催化式、光学式气体传感器，聚焦于对氧气、二氧化碳、挥发性有机物（VOCs）、有毒有害气体（如CO、H2S）的检测，在环境监测、安全预警、智能家居中应用广泛。 湿度传感器： 涵盖电容式、电阻式、石英晶体振荡式湿度传感器，解析它们如何感知空气中的水蒸气含量，对气候预测、食品保鲜、纺织品生产等至关重要。 pH传感器： 重点介绍玻璃电极式pH计的原理，以及新型固态pH传感器，在水质监测、生物化学实验、食品安全检测等领域不可或缺。 光学与电磁传感器： 光电传感器： 包括光敏电阻、光电二极管、光电三极管、光电耦合器等，解析它们如何将光信号转化为电信号，在自动照明、条形码扫描、印刷检测、安防系统中发挥作用。 图像传感器： 详细讲解CCD和CMOS图像传感器的成像原理、像素结构以及技术发展趋势，展示它们在数码相机、手机摄像头、工业视觉、医学影像等领域的强大能力。 雷达与激光传感器： 深入探讨雷达（Radio Detection and Ranging）和激光雷达（LiDAR）的工作原理，分析其在目标探测、测距、速度测量方面的优势，是自动驾驶、地形测绘、气象探测的核心技术。 磁传感器： 包括霍尔传感器、磁阻传感器（AMR、GMR、TMR），解析它们如何感知磁场强度与方向，在导航系统、电机控制、非接触式开关等领域应用广泛。 生物与医疗传感器： 生物传感器： 介绍酶传感器、抗体传感器、DNA传感器等，聚焦于对特定生物分子（如葡萄糖、乳酸、病原体）的识别与检测，推动了疾病诊断、食品安全、环境监测的进步。 生理参数传感器： 涵盖心电图（ECG）、血氧饱和度（SpO2）、血压、体温等生理参数的监测传感器，是可穿戴设备、远程医疗、重症监护的关键组件。 第二部分：信息的转化与融合——从原始信号到有价值的数据 采集到的原始信号往往是离散的、低电平的，甚至存在噪声。本部分将深入探讨如何将这些信号转化为可用、可靠的数据，并进行有效的融合。 信号调理与放大： 介绍滤波、放大、隔离等信号处理技术，确保信号的准确性和稳定性。 模拟数字转换（ADC）： 详述ADC的工作原理、不同类型（如逐次逼近式、Σ-Δ式）的特点以及采样率、分辨率等关键参数，是连接模拟世界与数字世界的桥梁。 数字信号处理（DSP）： 探讨傅里叶变换、滤波算法、特征提取等DSP技术，如何从噪声中提取有用信息，进行信号的去噪、增强和分析。 数据融合技术： 介绍不同传感器数据的加权平均、卡尔曼滤波、证据理论等融合方法，如何通过组合多个信息源来提高测量的精度、可靠性和鲁棒性，实现对复杂环境的更全面感知。 第三部分：智能决策的驱动——将信息转化为行动 数据的最终目的是服务于决策。本部分将探讨如何利用处理后的信息进行分析、预测，并最终驱动智能决策与行动。 模式识别与机器学习： 介绍分类、聚类、回归等基本模式识别方法，以及神经网络、支持向量机（SVM）等主流机器学习算法，如何从大量数据中学习规律，实现对环境状态的识别与判断。 大数据分析与挖掘： 探讨如何处理海量、多样化、高增长率的数据，从中发现隐藏的模式、关联和趋势，为决策提供洞察。 控制系统与反馈机制： 阐述 PID 控制、自适应控制、模糊控制等经典与现代控制理论，如何根据传感器反馈的信息，调整执行器的动作，实现对系统的高精度控制。 物联网（IoT）与边缘计算： 探讨传感器在物联网中的核心地位，以及边缘计算如何将数据处理能力下沉到设备端，实现更快速、更高效的本地决策。 人工智能（AI）的赋能： 展望深度学习、强化学习等AI技术在传感器数据分析与决策中的未来应用，例如在自动驾驶、智能制造、智慧城市等领域的突破性进展。 结论：感知无界，智能无限 本书力求通过系统性的讲解，展现信息感知技术如何渗透到现代社会的各个角落，成为推动科技进步、提升生活品质、实现智能化的关键力量。我们希望本书能够激发读者对这一领域的兴趣，理解我们周围世界是如何被“看见”、“听见”、“闻到”和“感知”的，以及这些信息如何最终转化为驱动我们走向更智能未来的力量。从微小的生物体到庞大的城市系统，传感器与检测技术正在以前所未有的方式改变着我们的生活，而本书正是您理解这一切的绝佳起点。

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**评价一** 这本书，说实话，我刚拿到手的时候，心里是抱着非常高的期待的。毕竟“传感器与检测技术”这个名字听起来就充满了现代工业的味道，我以为里面会深入讲解各种新奇的非接触式传感器的原理，比如毫米波雷达在环境监测中的应用，或者是基于光纤布拉格光栅的高精度形变测量。我尤其想看到关于信号处理和数据融合的章节，毕竟现在很多检测系统都依赖于复杂的算法来提取有效信息。结果翻开目录，发现更多篇幅集中在传统的电阻应变片、电涡流传感器这些基础原理上。虽然这些内容很重要，是基石，但对于一个想了解前沿技术的读者来说，感觉就像是吃了一顿非常扎实的家常菜，却没吃到那道期待已久的主厨招牌菜。对于初学者，这本书无疑提供了坚实的基础，每一个公式推导都清晰可见，图示也算详尽，能帮你扎扎实实地把“为什么”弄明白。但是，如果你已经对霍尔效应、压电效应了如指掌，并且渴望看到物联网（IoT）背景下的智能传感器网络架构、边缘计算在实时数据分析中的部署策略，那么这本书的“深度”可能无法完全满足你的胃口。它更像是一本优秀的高校教材，严谨、系统，但缺少了那么一丝丝引领未来的“野心”和对新兴交叉领域的探索欲。我合上书本时，感觉自己学到了很多“老本领”，但关于“新工具”的介绍却显得意犹未尽。

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**评价二** 我最近在忙一个项目，涉及到复杂的流体力学参数测量，对动态响应速度和抗干扰能力要求极高。因此，我急切地寻找一本能提供大量实际案例分析和系统集成经验的书籍。我希望这本书不仅仅停留在理论公式的层面，而是能展示如何将一个传感器选型、标定、嵌入到实际的工业控制回路中去，特别是面对恶劣工作环境（比如高温、强电磁干扰）时的优化设计思路。坦率地说，这本书的理论部分讲解得非常到位，对于传感器的误差来源分析也做得比较细致，有助于理解仪表的局限性。但是，当我翻到应用章节时，发现更多的内容是基于理想化条件的仿真模型展示，或者是一些非常基础的实验室搭建案例。比如，它对“抗共模噪声”的讲解就停在了理论说明上，而没有具体展开阐述如何通过差分放大电路、屏蔽层设计或软件滤波策略来解决实际工程中的顽固噪声问题。这种“纸上谈兵”的感觉，让我觉得它在“工程实践”这一环上显得有些单薄。我更需要的是那种直接告诉你“当你遇到这种情况时，应该怎么做”的“手册式”指导，而不是让我再根据书上的原理，自己去“推导”如何解决那些实际工程中的棘手难题。这本书更像是让你学会了盖房子的基本结构力学，但没有告诉你如何应对突发的暴风雨。

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**评价三** 这本书的叙事风格非常古典，我必须承认，它的结构是无可挑剔的，章节之间的逻辑衔接如同瑞士钟表般精准。从物理量的定义，到换能原理，再到信号调理，每一步都遵循着经典的电学和物理学路径。然而，对于像我这样习惯了碎片化、多媒体学习方式的现代读者来说，这种过于严谨和线性的叙事，读起来有时候会显得有些枯燥乏味。书中大量使用了纯文字描述和静态的电路框图，缺乏生动的、能够立即抓住眼球的实例或者与现代技术热点相结合的讨论。比如，书中在介绍非线性校正时，仅仅提到了多项式拟合，但对于现代信号处理中更常用的神经网络模型在传感器数据矫正方面的应用，则只字未提。这让这本书读起来，就像是深入了一座保存完好的历史图书馆，里面有最珍贵的古籍，但环境略显沉闷，缺少了现代科技的活力和交互性。我期望能看到一些案例，比如如何利用智能手机内置的MEMS传感器来构建一个简易的动态测试系统，从而将理论与我们触手可及的日常设备联系起来，但这本书显然没有朝着这个方向努力。

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**评价五** 这本书的排版和术语一致性做得相当不错，至少从基础概念的清晰度上来说，它给人的印象是可靠的。然而，一个非常影响阅读体验的问题是，它对“不确定度”和“可靠性分析”的讨论深度明显不足。在任何严肃的测量系统中，理解误差的积累和系统整体的置信区间是至关重要的。这本书虽然提到了精度、准确度这些基本指标，但对于如何构建一个完整的、符合国际标准的测量不确定度评定报告（例如，如何区分A类和B类标准不确定度的评定，以及它们如何进行有效合成），书中给出的指导显得过于笼统和浅尝辄止。它似乎假设读者只需要理解“误差”的概念就足够了，而忽略了现代计量学对量值溯源和不确定度量化提出的严格要求。我希望看到更具体的例子，展示如何根据供应商提供的规格书数据、环境变化的影响以及重复测量结果，一步步计算出最终测量结果的扩展不确定度。这本书在“测量是什么”上讲得很好，但在“如何证明你的测量是可信的”这一关键问题上，提供的工具箱显得有些空洞。

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**评价四** 我购买这本书的目的是为了系统学习如何设计和标定一种新型的生物化学传感器。我关注的重点在于微纳加工技术在传感器制造中的应用，以及如何通过表面化学修饰来提高传感器的选择性和灵敏度。我非常期待书中能有关于微机电系统（MEMS）制造工艺的概述，比如光刻、刻蚀的基本流程，以及这些工艺如何影响最终传感器的性能参数。然而，这本书的重点明显偏向于传统的机电转换和电学测量领域。制造工艺部分，它只是非常简略地提到了集成电路技术，而没有深入到半导体制造的细节层面。在生物传感器的讨论中，内容也停留在电化学分析的基础概念上，对于最新的分子印迹聚合物（MIPs）或基于等离激元共振的传感方法几乎没有涉及。感觉这本书就像一本专注于“如何用锤子和铁匠铺造出最好的马蹄铁”的指南，对于“如何用激光和纳米材料制造出具有特定功能的芯片”这一前沿领域，它提供的视角是相对受限的。对于专注于前沿材料和微纳尺度器件设计的工程师来说，这本书的深度和广度可能都不够贴合我们的核心需求。

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